Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler:
Gespeichert in:
Hauptverfasser: | , |
---|---|
Format: | Elektronisch E-Book |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Hallbergmoos
Pearson
[2017]
|
Ausgabe: | 2., aktualisierte und erweiterte Auflage |
Schriftenreihe: | ps Psychologie
|
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | DE-858 DE-Aug4 DE-1050 DE-M347 DE-83 DE-384 DE-473 DE-19 DE-355 DE-20 DE-706 DE-29 Volltext Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | 1 Online-Ressource (XIV, 807 Seiten) Diagramme |
ISBN: | 9783863268091 |
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur 1 Auflage Mil
Vorwort zur 2 Auflage
Kapitel 1 Einstieg in R i
11R- ein Buchstabe, viele Möglichkeiten: R, R Commander, RKward
oder RStudio 4
1 2 Installation und Aktualisierung 6
1 3 Grundbegriffe und wiederkehrende Schritte 8
131 Installieren und Öffnen von Paketen 8
132 Das Arbeitsverzeichnis 9
133 Die Hilfe 10
134 Daten einiesen und erster Überblick 10
135 Fehlende Werte 14
136 Daten oder Fälle auswählen 14
137 Umkodieren 17
138 Objekte 18
139 Datenframe, Vektor und Faktor 20
1 4 Weitere Datentransformationen 22
141 Taschenrechnerfunktion 22
142 Summen werte und Mittelwerte von Variablen erstellen 23
1 5 Exportieren von Ergebnissen 24
Kapitel 2 Messen und deskriptive Statistik 27
2 1 Messen 29
211 Wichtige Begriffe 29
212 Messen 30
213 Skalenniveaus 32
2 2 Deskriptive Statistiken 38
221 Häufigkeiten und Kategorienbildung 38
222 Grafische Darstellung von Häufigkeiten 45
223 Maße der zentralen Tendenz 50
224 Dispersionsmaße 59
225 Schiefe 71
226 Exzess 75
227 Standardisierung und Zentrierung 76
228 Streudiagramm, Korrelation und Regression 81
229 Produkt-Moment-Korrelation 94
2 3 Vorgehen in SPSS und R
231 Deskriptive Statistiken
232 Grafische Darstellungen
233 Deskriptive Statistiken und grafische Darstellungen
Kapitel 3 Wahrscheinlichkeit
3 1 Begriffsklärung
311 Parameter, Schätzwert, Schätzer, Schätzmethode,
Stichprobenstatistik
312 Zufallsexperiment
313 Ergebnisraum
314 Elementarereignis
315 Ereignis
316 Additionssatz
317 Multiplikationssatz
3 2 Wahrscheinlichkeit für Ereignisse
321 Frequentistische Wahrscheinlichkeit
322 Bayesianische Wahrscheinlichkeit
3 3 Zufalls variable
3 4 Unabhängige und identisch verteilte Zufallsvariablen
341 Unabhängigkeit
342 Identische Verteilung
3 5 Verteilungen von Zufalls variablen
3 6 Schätzgenauigkeit und Stichprobengröße
361 Zentraler Grenzwertsatz
362 Normal Verteilung
3 7 Bedingte Wahrscheinlichkeit
371 Bayes-Wahrscheinlichkeit
Kapitel 4 Inferenzstatistik
4 1 Hypothesentests
411 Statistische Hypothesen aufstellen
412 Entscheidungsregeln festlegen
413 Stichprobenziehung
414 Standardfehler des Mittelwerts und Konfidenzintervalle
415 Daten aus werten
416 Eine Entscheidung beim Nullhypothesentesten treffen ,
4 2 Effektstärke
4 3 Fehler 2 Art und Teststärke
431 Nullhypothesentesten nach Fisher
432 Hybridmodell
433 Neyman-Pearson-Modell
4 4 Einflussgrößen auf das Ergebnis im Hypothesentest 227
4 5 Null- oder Alternativhypothese als Wunschhypothese 236
4 6 Versuchsplanung mit G*Power und R 237
4 7 Verteilungen 248
471 Diskrete Verteilungen (Binomialverteilung) 248
472 Stetige Verteilungen 252
Kapitel 5 Parametrische und nonparametrische Tests
zur Unterschiedsprüfung 26!
5 1 Parametrische Verfahren bei zwei Gruppen 263
511 f-Test für eine Stichprobe - Einstichprobenproblem 265
512 f-Test für abhängige Stichproben 277
513 f-Test für unabhängige Stichproben 295
5 2 Nonparametrische Verfahren bei zwei Gruppen für ordinale Daten 314
521 Vorzeichen-Rang-Test von Wilcoxon für abhängige
Stichproben 314
522 U-Test für unabhängige Stichproben 325
5 3 Nonparametrische Verfahren für nominale Daten 333
531 %2-Anpassungstest 333
532 x2-Vier-Felder-Test 342
533 McNemar-Test 359
Kapitel 6 Verfahren zur Prüfung von Mittelwertsunterschieden
bei mehr als zwei Gruppen 37t
6 1 Grundidee 374
611 Zweck der Varianzanalyse 374
612 Prinzip der Varianzanalyse 378
613 Ausblick 392
6 2 Einfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung 394
621 Grundprinzip der einfaktoriellen ANOVA ohne
Messwiederholung 397
622 Vorgehen bei der einfaktoriellen ANOVA 402
623 Effektstärken bei der einfaktoriellen Varianzanalyse ohne
Messwiederholung 409
624 Teststärke und Stichprobenplanung bei der einfaktoriellen
Varianzanalyse 412
625 Voraussetzungen 415
626 Beispiel mit SPSS und R 415
6 3 Kruskal-Wallis-Test 426
631 Grundprinzip bei der Rangvarianzanalyse nach Kruskal
und Wallis 427
632 Voraussetzungen 435
633 Beispiel mit SPSS und R 435
6 4 Zweifaktorielle Varianzanalyse ohne Mess Wiederholung 438
641 Grundprinzip und Vorgehen bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse ohne Messwiederholung 443
642 Effektstärken bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse 459
643 Interpretation von Wechselwirkungen 460
644 Teststärke und Stichprobenplanung bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse 465
645 Voraussetzungen 468
646 Beispiel mit SPSS und R 468
6 5 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung 482
651 Grundprinzip 486
652 Vorgehen bei der einfaktoriellen Varianzanalyse mit
Messwiederholung 492
653 Effektstärken bei der einfaktoriellen Varianzanalyse mit
Mess Wiederholung 500
654 Teststärke und Stichprobenplanung bei der einfaktoriellen
Varianzanalyse mit Messwiederholung 503
655 Voraussetzungen 505
656 Beispiel mit SPSS und R 508
6 6 Friedman-Test 518
661 Grundprinzip und Vorgehen beim Friedman-Test 518
662 Effektstärken beim Friedman-Test 522
663 Teststärke und Stichprobenplanung beim Friedman-Test 523
664 Voraussetzungen 525
665 SPSS- und R-Beispiel 525
6 7 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
(gemischtes Design) 529
671 Grundprinzip und Vorgehen bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse mit Messwiederholung (gemischtes Design) 536
672 Effektstärken bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse 555
673 Teststärke und Stichprobenplanung bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse (gemischtes Design) 559
674 Voraussetzungen 561
675 Beispiel mit SPSS und R 562
6 8 A-priori-Kontraste, Post-hoc-Tests und Trendtests 573
681 A-priori-Kontraste 574
682 Post-hoc-Tests 598
683 Trendtests 613
Kapitel 7 Korrelation und Regression 631
7 1 Korrelationen 633
711 Produkt-Moment-Korrelation 633
712 Korrelationsunterschiede für unabhängige Stichproben 645
713 Korrelationsunterschiede für abhängige Stichproben 649
714 Spearman-Rangkorrelation und Kendalls Tau 651
715 Produkt-Moment-Korrelation Spearman-Rangkorrelation
und Kendalls Tau mit SPSS und R 657
716 Punktbiseriale Korrelation, biseriale Korrelation und
biseriale Rangkorrelation 661
717 Phi-Koeffizient, Tetrachorische und Polychorische
Korrelation 669
718 Übersicht über Korrelationskoeffizienten 677
7 2 Multiple lineare Regression 677
721 Einführung 677
722 Konstanten und Regressionsgewichte 688
723 Multipler Korrelationskoeffizient 699
724 Signifikanz und Konfidenzintervalle von Regressions-
gewichten 706
725 Effektstärke und Teststärke für R2 711
726 Voraussetzungen für die lineare Regression 720
727 Methoden im Rahmen der Regressionsanalyse 739
728 Verknüpfung mehrerer Regressionsanalysen 747
729 Suppressionseffekte 753
7 2 10 Multiple Regression zur Theorieentwicklung 760
7 3 Mediation und Moderation in SPSS und R 773
731 Mediation 773
732 Moderation 781
Anhang 793
Stichwortverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur 1 Auflage Mil
Vorwort zur 2 Auflage
Kapitel 1 Einstieg in R i
11R- ein Buchstabe, viele Möglichkeiten: R, R Commander, RKward
oder RStudio 4
1 2 Installation und Aktualisierung 6
1 3 Grundbegriffe und wiederkehrende Schritte 8
131 Installieren und Öffnen von Paketen 8
132 Das Arbeitsverzeichnis 9
133 Die Hilfe 10
134 Daten einiesen und erster Überblick 10
135 Fehlende Werte 14
136 Daten oder Fälle auswählen 14
137 Umkodieren 17
138 Objekte 18
139 Datenframe, Vektor und Faktor 20
1 4 Weitere Datentransformationen 22
141 Taschenrechnerfunktion 22
142 Summen werte und Mittelwerte von Variablen erstellen 23
1 5 Exportieren von Ergebnissen 24
Kapitel 2 Messen und deskriptive Statistik 27
2 1 Messen 29
211 Wichtige Begriffe 29
212 Messen 30
213 Skalenniveaus 32
2 2 Deskriptive Statistiken 38
221 Häufigkeiten und Kategorienbildung 38
222 Grafische Darstellung von Häufigkeiten 45
223 Maße der zentralen Tendenz 50
224 Dispersionsmaße 59
225 Schiefe 71
226 Exzess 75
227 Standardisierung und Zentrierung 76
228 Streudiagramm, Korrelation und Regression 81
229 Produkt-Moment-Korrelation 94
2 3 Vorgehen in SPSS und R
231 Deskriptive Statistiken
232 Grafische Darstellungen
233 Deskriptive Statistiken und grafische Darstellungen
Kapitel 3 Wahrscheinlichkeit
3 1 Begriffsklärung
311 Parameter, Schätzwert, Schätzer, Schätzmethode,
Stichprobenstatistik
312 Zufallsexperiment
313 Ergebnisraum
314 Elementarereignis
315 Ereignis
316 Additionssatz
317 Multiplikationssatz
3 2 Wahrscheinlichkeit für Ereignisse
321 Frequentistische Wahrscheinlichkeit
322 Bayesianische Wahrscheinlichkeit
3 3 Zufalls variable
3 4 Unabhängige und identisch verteilte Zufallsvariablen
341 Unabhängigkeit
342 Identische Verteilung
3 5 Verteilungen von Zufalls variablen
3 6 Schätzgenauigkeit und Stichprobengröße
361 Zentraler Grenzwertsatz
362 Normal Verteilung
3 7 Bedingte Wahrscheinlichkeit
371 Bayes-Wahrscheinlichkeit
Kapitel 4 Inferenzstatistik
4 1 Hypothesentests
411 Statistische Hypothesen aufstellen
412 Entscheidungsregeln festlegen
413 Stichprobenziehung
414 Standardfehler des Mittelwerts und Konfidenzintervalle
415 Daten aus werten
416 Eine Entscheidung beim Nullhypothesentesten treffen ,
4 2 Effektstärke
4 3 Fehler 2 Art und Teststärke
431 Nullhypothesentesten nach Fisher
432 Hybridmodell
433 Neyman-Pearson-Modell
4 4 Einflussgrößen auf das Ergebnis im Hypothesentest 227
4 5 Null- oder Alternativhypothese als Wunschhypothese 236
4 6 Versuchsplanung mit G*Power und R 237
4 7 Verteilungen 248
471 Diskrete Verteilungen (Binomialverteilung) 248
472 Stetige Verteilungen 252
Kapitel 5 Parametrische und nonparametrische Tests
zur Unterschiedsprüfung 26!
5 1 Parametrische Verfahren bei zwei Gruppen 263
511 f-Test für eine Stichprobe - Einstichprobenproblem 265
512 f-Test für abhängige Stichproben 277
513 f-Test für unabhängige Stichproben 295
5 2 Nonparametrische Verfahren bei zwei Gruppen für ordinale Daten 314
521 Vorzeichen-Rang-Test von Wilcoxon für abhängige
Stichproben 314
522 U-Test für unabhängige Stichproben 325
5 3 Nonparametrische Verfahren für nominale Daten 333
531 %2-Anpassungstest 333
532 x2-Vier-Felder-Test 342
533 McNemar-Test 359
Kapitel 6 Verfahren zur Prüfung von Mittelwertsunterschieden
bei mehr als zwei Gruppen 37t
6 1 Grundidee 374
611 Zweck der Varianzanalyse 374
612 Prinzip der Varianzanalyse 378
613 Ausblick 392
6 2 Einfaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung 394
621 Grundprinzip der einfaktoriellen ANOVA ohne
Messwiederholung 397
622 Vorgehen bei der einfaktoriellen ANOVA 402
623 Effektstärken bei der einfaktoriellen Varianzanalyse ohne
Messwiederholung 409
624 Teststärke und Stichprobenplanung bei der einfaktoriellen
Varianzanalyse 412
625 Voraussetzungen 415
626 Beispiel mit SPSS und R 415
6 3 Kruskal-Wallis-Test 426
631 Grundprinzip bei der Rangvarianzanalyse nach Kruskal
und Wallis 427
632 Voraussetzungen 435
633 Beispiel mit SPSS und R 435
6 4 Zweifaktorielle Varianzanalyse ohne Mess Wiederholung 438
641 Grundprinzip und Vorgehen bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse ohne Messwiederholung 443
642 Effektstärken bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse 459
643 Interpretation von Wechselwirkungen 460
644 Teststärke und Stichprobenplanung bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse 465
645 Voraussetzungen 468
646 Beispiel mit SPSS und R 468
6 5 Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung 482
651 Grundprinzip 486
652 Vorgehen bei der einfaktoriellen Varianzanalyse mit
Messwiederholung 492
653 Effektstärken bei der einfaktoriellen Varianzanalyse mit
Mess Wiederholung 500
654 Teststärke und Stichprobenplanung bei der einfaktoriellen
Varianzanalyse mit Messwiederholung 503
655 Voraussetzungen 505
656 Beispiel mit SPSS und R 508
6 6 Friedman-Test 518
661 Grundprinzip und Vorgehen beim Friedman-Test 518
662 Effektstärken beim Friedman-Test 522
663 Teststärke und Stichprobenplanung beim Friedman-Test 523
664 Voraussetzungen 525
665 SPSS- und R-Beispiel 525
6 7 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
(gemischtes Design) 529
671 Grundprinzip und Vorgehen bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse mit Messwiederholung (gemischtes Design) 536
672 Effektstärken bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse 555
673 Teststärke und Stichprobenplanung bei der zweifaktoriellen
Varianzanalyse (gemischtes Design) 559
674 Voraussetzungen 561
675 Beispiel mit SPSS und R 562
6 8 A-priori-Kontraste, Post-hoc-Tests und Trendtests 573
681 A-priori-Kontraste 574
682 Post-hoc-Tests 598
683 Trendtests 613
Kapitel 7 Korrelation und Regression 631
7 1 Korrelationen 633
711 Produkt-Moment-Korrelation 633
712 Korrelationsunterschiede für unabhängige Stichproben 645
713 Korrelationsunterschiede für abhängige Stichproben 649
714 Spearman-Rangkorrelation und Kendalls Tau 651
715 Produkt-Moment-Korrelation Spearman-Rangkorrelation
und Kendalls Tau mit SPSS und R 657
716 Punktbiseriale Korrelation, biseriale Korrelation und
biseriale Rangkorrelation 661
717 Phi-Koeffizient, Tetrachorische und Polychorische
Korrelation 669
718 Übersicht über Korrelationskoeffizienten 677
7 2 Multiple lineare Regression 677
721 Einführung 677
722 Konstanten und Regressionsgewichte 688
723 Multipler Korrelationskoeffizient 699
724 Signifikanz und Konfidenzintervalle von Regressions-
gewichten 706
725 Effektstärke und Teststärke für R2 711
726 Voraussetzungen für die lineare Regression 720
727 Methoden im Rahmen der Regressionsanalyse 739
728 Verknüpfung mehrerer Regressionsanalysen 747
729 Suppressionseffekte 753
7 2 10 Multiple Regression zur Theorieentwicklung 760
7 3 Mediation und Moderation in SPSS und R 773
731 Mediation 773
732 Moderation 781
Anhang 793
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